データ分析ってこうやるんだ! 実況講義―――身近な統計数字の読み方・使い方

著者 :
  • ダイヤモンド社
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本棚登録 : 261
レビュー : 28
  • Amazon.co.jp ・本 (280ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784478026175

作品紹介・あらすじ

大量の統計数字が集まるビッグデータ時代の今だからこそ、ビジネス上のデータ分析の多くで求められるのは、膨大なデータからシンプルな特徴をみつけ出す、という読解力。統計学を駆使した複雑な分析に頼ることなく、誰でも身につけて使える技術。

感想・レビュー・書評

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  • あまり頭に入ってこず…わかったことは量をこなして慣れるのが先決、まず、グラフではなく表からということくらいでしょうか。もっと具体的な手法や着眼点を期待してたのでそこは期待外れでした。量こなしてもそれが合ってるかどうか分からなければ意味ないのでは…

    *留意すること
    サンプルデータの偏りを避ける、全体の期間、期間の区切り、基準の地点、指数タイプのデータにおいて別系列のグラフの上下関係は意味がない、変化率を見る際は対数目盛りのグラフ用紙を使え、ミクロデータだけでなくマクロデータも確認すべし(高齢化、少子化等)、周辺のデータも調べてみる姿勢が大切

  •  データ分析はなぜ必要なのだろう。それは自分の立場を極限的に良いところに持っていくため、だからデータは良心的な人のところに集まらない限り誤った解析をされる可能性を大いに秘めている。

     そしてこれからのビックデータ化この争いの覇者がすべての権限を握ることになるだろう。




     どれだけの長さの期間を見るか
     機関区切りを「月」「四半期」「年」のどれにするか
     どの時点の値を基準にした指数でみるか

  • データ分析をしたかったわけではなくて、むしろどんな手法が紹介されているのかなあ、という好奇心から。
    ところが、統計学の威力に頼るのではなく、ビッグデータの威力を生かしたデータ読解力の本、と。作業量で統計学の知識のなさをカバーしろ、と。ちょっとおもしろくなってきた。
    データ読解力は経験で高められる、複雑な手法に素人は手を出すな、それより基本的なもので経験を積め。ということが趣旨。
    ブログやらSNSやらを見ていると、データ読解力が低い(のか、わざとか知らないが)人が騒いでいるのをよく見るけれど、じゃあ自分がわかっているかというと自信がない。この本に出てくる分析例は、僕にとっては金融以外はなかなかイメージしやすくて、読みものとして面白かったなあ。ハングリーに読んだわけでないので、読解力がついたかは今後のお楽しみ。

  • まさに「データ分析ってこうやるんだ」と様々なデータから自分の求めた分析をするツールとして役に立ちます

    「どの時点の値を基準にした指数でみるか」(P.47)はとても重要でグラフ絵画したものが自分の主張したい結果をシンプルに伝えます

    ただ第6章の「TOPIX連動の投資信託」に投資するよりも「銀行株価指数連動の投資信託+預金」という結論には同意できません

    計算上は同程度とリスクとなる関係から金融機関に支払うコストが節約できるとのことですがETFを活用するならTOPIXはとても低コストで購入できるし銀行株価指数連動のETFは流動性に何があります
    理論的には正しくても実際には使い辛い戦略です

    比較が国内株式市場vs銀行セクターではなく
    国内株式市場vs海外株式市場にして理論的には変動幅の大きいTOPIXに多額の資金を投資することはない…程度の結論にしたほうがよかった印象

  • 駄作

  • もっとわかりやすいものを期待してたので、同著者の別の本に期待。

  • 興味深いジャンルでしたので読みました。

    が、どちらかというとデータの見方を誤ると間違った答えを導き出すという事の注意に終始していたような。
    一般的に公開されているデータを元に説明されていたので、自分なりに解釈するのにはとっつきやすいかもしれません。

  • 吉本佳生著。
    ビジネスマン必読です。

  • 微妙

  • 著者の言葉を汲み取るならこの本で示されているデータも疑って、自分で考えてみることが大切だと思った。
    統計学は昔習っていたので、懐かしいという思いが強い。

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著者プロフィール

エコノミスト

「2016年 『学校では教えてくれない経済学の授業』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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